Bibliographie & annexes
Quiz & test
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Cet article propose une présentation générale de la simulation numérique et de ses usages par les ingénieurs de l’industrie. Simuler consiste à exploiter la modélisation mathématique du monde réel et la coupler avec la puissance de calcul offerte par les ordinateurs modernes, afin de comprendre, concevoir, prévoir et optimiser. Après avoir exposé différents aspects théoriques et évoqué certaines pratiques industrielles de la simulation numérique, l’article aborde certains de ses enjeux d’innovation (simulations multiphysiques, réduction de modèles, calculs GPU et ordinateur quantique).
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This article gives a general overview on numerical modelling, a technique widely used by engineers from the industry. Simulation is the exploitation of the mathematical modeling and its coupling with the computing power offered by modern computer, in order to understand, design, forecast and optimize. The article highlights various theoretical and practical aspects of computational modelling in the industrial sector and opens to some of the major innovations challenges which may change its practices (e.g. multi-physic modelling, reduced-order modelling, GPU computing and quantum computer).
Auteur(s)
-
Jean-François SIGRIST : Ingénieur-chercheur, journaliste scientifique - Expertise & communication scientifiques (eye-PI) – Tours, France
INTRODUCTION
La simulation numérique est devenue en quelques décennies l’une des techniques les plus utilisées par les ingénieurs de l’industrie. Accompagnant le développement de nouveaux produits, elle concourt également à la démonstration et à l’optimisation de leur performances (par exemple, la réduction de bruit ou de consommation énergétique de moyens de transport terrestres, maritimes ou aériens, l’augmentation de la durée de vie de structures mécaniques ou de composants électroniques, la tenue de constructions à des sollicitations de l’environnement : vent, houle, séisme, etc.).
Dans le secteur industriel au sens large, l’usage de cette technique se généralise : si les grands groupes industriels ont été les premiers à la déployer massivement, elle s’est progressivement diffusée dans des entreprises de plus petites tailles. Elle est également devenue un outil d’aide à la décision, employé dans de nombreux secteurs au-delà de l’industrie (par exemple en agriculture, en sciences fondamentales – comme celles de la Terre et de l’Univers – en météorologie ou climatologie ou encore dans le domaine de la médecine et de la santé, etc.).
L’objectif de cet article est de montrer quels sont les concepts sous-jacents à une simulation, de les illustrer par des exemples concrets et d’évoquer ses pratiques et certains enjeux d’innovation pour ses applications au secteur industriel.
Le lecteur trouvera des références dans la rubrique « Pour en savoir plus » associée à cet article. Une bibliographie supplémentaire et des liens vers des sites internet lui proposent des ressources utiles afin d’approfondir ses connaissances sur le sujet.
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KEYWORDS
numerical simulation | data science | computational science
DOI (Digital Object Identifier)
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Conclusion
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3. Enjeux d’innovation
Les enjeux d’innovation en modélisation et simulation numérique sont nombreux : les exemples proposés dans ce dossier en mettent certains en évidence, comme la convergence et la complémentarité entre les simulations fondées sur des équations (model-driven simulations) et sur des données (data-driven simulations). On propose dans ce qui suit quelques exemples d’innovations en simulation numérique, d’une part en évoquant certaines qui permettent d’améliorer les modèles, et, d’autre part, en montrant comment la simulation bénéficie ou permet des innovations dans diverses applications des techniques numériques.
3.1 Améliorer les simulations numériques
L’amélioration des modèles numériques est un processus continu, à la fois poussé par les demandes des utilisateurs et tiré par les résultats de recherches engagées dans diverses disciplines (mathématiques appliquées, modélisation, informatique, etc.). On donne dans cette section quelques exemples d’amélioration, répondant aux besoins de disposer de simulations plus précises et rapides.
HAUT DE PAGE3.1.1 Des modèles physiques plus complets
La première voie d’amélioration consiste à utiliser, lorsque cela s’avère nécessaire, des modèles représentant une physique toujours plus détaillée : par exemple, pour les simulations impliquant la mécanique des fluides, le recours des approches LES en substitution aux modèles RANS. Dans certains cas, il apparaît pertinent de traiter de problèmes « multiphysiques », dont on donne ici deux exemples industriels.
-
Le premier exemple est celui de la corrosion. Altération d’un matériau par réaction chimique, la corrosion touche, à des degrés divers, toutes sortes de matériaux (métalliques, céramiques, composites, élastomères, etc.) dans des environnements variables. En prenant en compte l’ensemble des moyens de lutte contre la corrosion, le remplacement des pièces ou ouvrages corrodés, ainsi que les conséquences directes et indirectes des accidents qu’elle engendre, la corrosion induit des coûts estimés à près de 2 % du produit brut mondial...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - BODIN (F.) - La convergence du calcul scientifique et de l’analyse de données. -
-
(2) - BOUZEGHOUB (M.) et MOSSERI (R.) - Les Big Data à découvert. - CNRS Éditions (2017)
-
(3) - BRIDIER (F.) - Simulation numérique du soudage : application à de grandes structures navales. - 13e colloque AFM Modélisation et Simulation numérique du soudage (2015).
-
(4) - CHACON (J.), VASQUEZ (J.A.), GABBASOF (R.) - Dark matter with N-body simulations, - Cosmology and Nongalactic Astrophysics (2020).
-
(5) - COZE (Y.), KAWSKI (N.), KULKA (T.), SIRE (P.), SOTTOCASA (P.), BLOEM (J.) - Virtual Concept, Real Profit with Digital Manufacturing and Simulation. - Dassault Systèmes & Sogeti (2009).
-
(6) - DUBOIS (G.) - La...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Constructeurs – fournisseurs – distributeurs (liste non exhaustive)
Alice & Bob
Code_Aster
Dwave
Dynameq
Organismes – fédérations – associations (liste non exhaustive)Aristote
https://www.association-aristote.fr
Association française de mécanique
Computational Structural Mechanics Association
http://csma.asso.univ-lorraine.fr/
NAFEMS
Simséo
Teratec
Top500
Documentation en ligne (liste non exhaustive)Sean BAILLY, « Première simulation quantique d’un problème de physique desparticules », Pour la Science, 26 juillet 2016.
Julien BOURDET, « Ordinateur : les promesses de l’aube quantique », Le Journal...
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Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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